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ai如何促进化学教学

Answer

以下是关于 AI 如何促进化学教学的一些观点和案例:

  • 从学习方式的角度看,如同人类成为医疗领域顶尖人才需要多年的密集信息输入和实践学习,AI 也应通过分层训练模型,如先训练生物学和化学的模型,再添加特定数据点,来促进化学教学。
  • 在教育领域,有相关的案例,如“化学:使用大型语言模型进行自主化学研究”,但具体内容需进一步查看相关文章。
  • 不同学科对于 AI 的应用方式有所不同,例如在艺术课可能不希望使用 AI 生成的图像,而在历史课制作信息图表展示对宏观经济学原理的理解时可能会接受。在科学课中,AI 生成的跳切能让学生快速制作视频,从而专注于科学内容。

需要注意的是,以上信息仅为部分相关内容,可能不够全面和详尽。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

为了在医疗保健中产生真正的改变,AI 需要像我们一样学习

毫无疑问,AI将不可逆转地改变我们如何预防和治疗疾病。医生将把文档工作交给AI书记员;初级医疗服务提供者将依赖聊天机器人进行分诊;几乎无穷无尽的预测蛋白结构库将极大地加速药物开发。然而,为了真正改变这些领域,我们应该投资于创建一个模型生态系统——比如说,“专家” AI——它们像我们今天最优秀的医生和药物开发者那样学习。成为某个领域顶尖人才通常以多年的密集信息输入开始,通常是通过正规的学校教育,然后是某种形式的学徒实践;数年时间都致力于从该领域最出色的实践者那里学习,大多数情况下是面对面地学习。这是一个几乎不可替代的过程:例如,医学住院医生通过聆听和观察高水平的外科医生所获取的大部分信息,是任何教科书中都没有明确写出来的。通过学校教育和经验,获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉特别具有挑战性。这一点对于人工智能和人类都是如此,但对于AI来说,这个问题因其当前的学习方式以及技术人员当前对待这个机会和挑战的方式而变得更加严重。通过研究成千上万个标记过的数据点(“正确”和“错误”的例子)——当前的先进神经网络架构能够弄清楚什么使一个选择比另一个选择更好。我们应该通过使用彼此堆叠的模型来训练AI,而不是仅仅依靠大量的数据,并期望一个生成模型解决所有问题。例如,我们首先应该训练生物学的模型,然后是化学的模型,在这些基础上添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的目标是成为医生,但他们的课程从化学和生物学的基础开始,而不是诊断疾病的细微差别。如果没有这些基础课程,他们未来提供高质量医疗保健的能力将受到严重限制。同样,设计新疗法的科学家需要经历数年的化学和生物学学习,然后是博士研究,再然后是在经验丰富的药物设计师的指导下工作。这种学习方式可以帮助培养如何处理涉及细微差别的决策的直觉,特别是在分子层面,这些差别真的很重要。例如,雌激素和睾酮只有细微的差别,但它们对人类健康的影响截然不同。

AI 产品案例严选

|标题|简介|作者|分类|前往查看👉|封面|入库时间||-|-|-|-|-|-|-||书籍推荐:三本神经科学书籍|AI是多学科交叉的产物,在学习和运用具体的能力时,比如学习他人的prompt模板或设计prompt,与AI协作(对话沟通)等等,有一些基础学科作为基底,或许能打开AI的新天地||教育|[书籍推荐:三本神经科学书籍](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CKwHwwRvxi7LxTkpKsmc7s2PnFe?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12||AI赋能教师全场景|来自MQ老师的投稿贡献,图中有老师的微信,欢迎交流沟通|MQ老师|教育|[AI赋能教师全场景](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MDxEwtzIfivcZ6kM8nEcHFPAnqe?table=tblZPbdb7NgLbxew&view=vewJuuzsne)||2023/11/29||未来教育的裂缝:如果教育跟不上AI|人工智能在教育领域的融入正不断地从理论走向实际应用,为传统的教学模式带来颠覆性的改变。在这一进程中,具体案例能够清晰地揭示AI如何实际影响教学和学习方式。|赛博禅心|教育|[未来教育的裂缝:如果教育跟不上AI](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZqmpwkZA3iB5GNklO4mcirhhnKd)||2023/11/30||化学:使用大型语言模型进行自主化学研究|文章地址:[https://www.nature.com/articles/s41586-023-06792-0](https://www.nature.com/articles/s41586-023-06792-0)<br>nature前几天发来王炸,论文标题《Autonomous chemical research with large language models》,趁着周末读了一下。图里的意思大概可以这么理解。|[乐谷说](http://javascript:void(0);)|教育|[化学:使用大型语言模型进行自主化学研究](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JW9UwFYaEi2JhckNflecygdRnne)||2023/12/24|

他山之石|如何防止AI取代人类思考一切?

If you’re teaching an art class,you might not want AI-generated images but you might embrace AI-generated images in a history class where students work on making infographics to demonstrate their understanding of macroeconomics principles.It might feel like cheating for a student in a film class to use AI for video editing but the AI-generated jump cuts might save loads of time in a science class where students demonstrate their learning in a video.In a film class,it’s critical for students to learn how to edit by hand in order to tell a story.In science,AI-generated jump cuts allow students to create videos quickly so they can focus on the science content.I also want to recognize that some of what students learn can and will become obsolete.I’m pretty sure I didn’t actually need to memorize the state capitols,for example.Which leads me to the next question...But What If We Don’t Need That Skill Anymore?I grew up in an era where teachers were moving away from memorization.We still had to memorize math facts and,for some reason,state capitols.I’ve never visited a state and thought,“Man,I really need to see the capitol.” If I’m Nevada,I’m not like,“Screw Vegas,I’m going to Carson City!”But,for the most part,we had moved past memorization.We were now in a largely print-based culture and memorization just wasn’t too important anymore.For many people,this tradeoff is a good thing.Why memorize it if you can access the knowledge with technology?However,when I was in college,I decided to memorize key texts that I wanted with me at all times.I memorized Bible verses and Shakespearan stanzas.I memorized an ee cummings poem and a quote from bell hooks.I memorized Stoic passages and the every word of the Bill of Rights.

Others are asking
AI智能体对个人工作能力培养方面的启示
AI 智能体对个人工作能力培养有以下启示: 1. 工作方法方面: 彻底让自己变成一个“懒人”。 能动嘴的不要动手,用嘴说出想做的事远比打字快。 能动手的尽量用 AI,用 AI 远比苦哈哈手敲快。 把手上的工作单元切割开,建设属于自己的智能体。 根据结果反馈不断调整自己的智能体。 定期审视自己的工作流程,看哪个部分可以更多地用上 AI。 2. 个人素质方面: 技术层面之外,个人能力的提升是核心,尤其是学习能力和创造能力。 学习能力是通过持续阅读和实践来吸收、消化和积累知识的能力,是构建个人知识体系的基础和个人成长的动力源泉。 为保持竞争力,要培养并维持旺盛的好奇心和持续学习的习惯,广泛阅读,深入研究新领域,不断探索前沿知识,全方位、多角度学习和实践,以积累知识、提高适应能力和创新思维。 3. 技术应用方面: 迅速掌握生成式人工智能的基本概念和潜在影响,重点理解其如何革新工作方式和重塑行业格局。 深入了解市场上现有的人工智能产品和工具,并积极应用到实际工作中。 学习提示词技术,编写清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体,让其革新工作方式,多个虚拟伙伴和助手协同工作,提高工作效率和创新能力。 需要注意的是,AI 技术的出现能把大部分人的能力提升到及格线以上,人与人之间最大的差距在于认知差距。对创建 AI 智能体感兴趣的小伙伴,可前往 WaytoAGI 开源免费社区了解(里面有保姆级教程)。
2025-01-22
AI智能体对个人工作及职业规划的启示
AI 智能体对个人工作及职业规划具有多方面的启示: 在职业规划方面: 1. 职业趋势分析:基于最新市场数据和行业报告,协助分析自身专业或职业的前景,了解未来趋势。 2. 技能评估与提升:通过测评工具评估当前职业兴趣,提供针对性学习资源和课程建议,提升专业技能。 3. 职业匹配与推荐:根据兴趣、技能和职业目标,推荐适合的职业路径和职位,提供个性化建议。 4. 职业发展规划:结合个人情况和市场需求,制定详细的短、中、长期职业发展计划,帮助在 AI 时代找到职业定位。 在个人工作方面: 1. 掌握基本概念和潜在影响:对于生成式人工智能,应迅速了解其基本概念和潜在影响,无需深入技术细节,重点在于理解其对工作方式和行业格局的革新。 2. 应用现有产品和工具:深入了解市场上的人工智能产品和工具,并积极应用于实际工作,通过实践学习其优势和局限性。 3. 学习提示词技术:掌握提示词技术,编写清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果,提升工作效率和产出质量。 4. 探索构建智能体:构建智能体,赋予其特定角色和任务,协同工作,提高工作效率和创新能力。 总之,AI 智能体为个人提供了提效的可能,如同拥有数字员工,在职业规划和工作中都能发挥重要作用。
2025-01-22
什么是AI智能体
AI 智能体简单来说就是 AI 机器人小助手。参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。它拥有各项能力,可以帮助人们做特定的事情。目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台,如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。体验过 GPT 或文心一言大模型的小伙伴应该知道,现在基本能用自然语言来编程,降低了编程门槛。但之前使用 GPT 或文心一言大模型时会出现胡编乱造、时效性差、无法满足个性化需求等问题,而 AI 智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式。AI 智能体包含了自己的知识库、工作流,还可以调用外部工具,再结合大模型的自然语言理解能力,就可以完成比较复杂的工作。所以 AI 智能体的出现就是结合自己的业务场景,针对自己的需求,捏出自己的 AI 智能体来解决自己的事情。
2025-01-22
1.AI搜索的prompt怎么写 2.AI搜论文的prompt怎么写比较好
以下是关于 AI 搜索和 AI 搜论文的 prompt 写作的相关指导: 对于 AI 搜索的 prompt 写作: 1. 明确具体的描述:使用更具体、细节的词语和短语来描述您的需求,避免过于笼统。 2. 添加视觉参考:若可能,在 prompt 中插入相关图片参考,以提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感:根据需求,用合适的形容词、语气词等调整 prompt 的整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合:尝试不同的关键词搭配和语序,找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件:为避免意外输出,添加如分辨率、比例等限制性条件。 6. 分步骤构建 prompt:将复杂需求拆解为逐步的子 prompt,引导 AI 先生成基本结构,再逐步完善。 7. 参考优秀案例:研究 AI 社区流行且有效的 prompt 范例,借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化:通过多次尝试不同写法,并根据输出效果反馈持续优化。 对于 AI 搜论文的 prompt 写作,您可以参考以下要点: 1. 设定角色为资深学术研究者,明确具备高效的学术论文阅读、总结能力。 2. 遵循“二八原则”进行论文总结。 3. 输出阅读的总结文字,包括列出论文的明确方法论、经过验证的结论等关键信息。 4. 采用结构化的内容组织方式,如使用编号、子标题和列表。 5. 按照规定概述内容解读结语的结构写作,先概述规定内容,然后解读具体内容,最后以结语结束。 6. 结合案例和挑战,增强说服力并提供解决方案。 7. 引入法规内容和实际操作案例,提供详细解释和建议。 8. 使用商业术语,确保专业性和针对性。 9. 注意文章结构,标题要开门见山、切中要害并引起目标群体悬念;第一部分说清楚要解决的问题及背景和可能导致的损失;第二部分以案例引入;第三部分对案例进一步分析;第四部分给出具体操作建议,包括事前、事中、事后的注意事项和措施。 总之,编写高质量的 prompt 需要不断实践和总结经验,熟悉 AI 模型的能力边界,保持开放思维并尝试创新描述方式。
2025-01-22
如何利用AI读书
以下是关于如何利用 AI 读书的一些方法和建议: 1. 尝试撰写结构化 prompt 或使用李继刚等的 prompt 最佳实践。 2. 进行 AI 绘画,画一幅能表达中秋的画面。 3. 实操:在中找一些案例实操。 4. 数据:查看 AI 产品榜数据库>。 5. 阅读:通往 AGI 之路知识库阅读,每日小互的推特阅读获取最新动态:http://waytoagi.com/xiaohu。 6. 探索:生成式视频案例可以找一些欣赏,有机会自己动手做一个视频。 在读书时,可参考以下案例: 1. 如读万维钢的新书《拐点》时,看到有触动但需保持批判性思考和怀疑的文本,若足够强势,当前 AI 对人的作用有三个:信息杠杆、发现自己真正想要的、帮助形成自己的观点和决策。 2. 将上述书摘整理归纳,标记重点,打赏标签,放入笔记系统,准备展开深度思考和实践。 3. 基于笔记中提到的 AI 对人的三种最终的赋能模式,以自己深度思考的问题为例,践行这套方法论,体会“信息杠杆”如何令“思维换挡”,感受如何“让自己发现究竟想要什么”。 4. 通过 AI 信息杠杆,利用 AI 搜索引擎和大模型,迅速掌握“如何用好飞书文档”“markdown 语法基础”并结合两者完成“永飞书创建提示词库、飞书+markdown 打造个人知识库”等思考。 5. 基于上述实践,生成“自己的观点和决策”,并将其打造成体系化的内容产品,实现价值。 同时,虽然在利用 AI 辅助写作等方面可能存在一些困难,如打断心流、失去掌控等,但应保持好奇和开放心态,为自己和孩子们寻找更多借助 AI 拓展思维边界的方式。
2025-01-22
做会议记录比较好用的AI工具
以下是一些做会议记录比较好用的 AI 工具: 团队会议总结 Vowel:https://www.vowel.com/ Personalized AI, Everywhere:https://www.augment.co/?ref=superhuman1_mar23&utm_source=superhuman.beehiiv.com&utm_medium=newsletter&utm_campaign=thisaicanhackinterviews Noty 会议总结为待办事项:https://noty.ai/ The 6 Best AI Tools for Meeting Notes in 2024:https://www.meetjamie.ai/blog/the6bestaimeetingtools The smartest AI team assistant Sembly AI:https://www.sembly.ai/ Briefly: AI meeting summary&email follow up Chrome 应用商店:https://chrome.google.com/webstore/detail/brieflyaimeetingsummar/bjmgcelbpkgmofiogkmleblcmecflldk Welcome fireflies.ai:https://app.fireflies.ai/ Noota Screen Recorder&Meeting Assistant Chrome 应用商店:https://chrome.google.com/webstore/detail/nootascreenrecordermee/eilpgeiadholnidgjpgkijfcpaoncchh Read Meeting Reports:https://app.read.ai/analytics/meetings Read Create Workspace:https://app.read.ai/analytics/settings/workspace/new 10 AI Notes Taking Tool to Summarize Meetings in Seconds Geekflare:https://geekflare.com/ainotestakingtools/ 此外,还有以下免费的会议语音转文字工具,不过大部分有使用的时间限制,超过一定的免费时间后可能需要付费: 飞书妙记:https://www.feishu.cn/product/minutes 通义听悟:https://tingwu.aliyun.com/home 讯飞听见:https://www.iflyrec.com/ Otter AI:https://otter.ai/ 更多会议记录工具请访问网站:https://waytoagi.com/sites/category/29 。腾讯会议也是一款不错的 AI 会议记录生成工具,它可以在会议过程中利用语音识别和自然语言处理技术自动生成会议记录,包括发言内容、讨论要点等,方便用户会后回顾和整理。
2025-01-22
做出AI教学零基础开始的计划,学期2个月
以下是为您制定的零基础开始的 AI 教学计划,学期为 2 个月: 第一个月: 1. 第一周 了解 AI 的基本概念和应用领域,包括 AI 绘画、自然语言处理等。 熟悉常见的 AI 工具和软件,如 StableDiffusion(SD)、Midjourney 等。 2. 第二周 深入学习 SD 的基础教程,掌握其基本操作和功能。 开始尝试使用 SD 进行简单的创作,如生成一些简单的图像。 3. 第三周 继续巩固 SD 的使用技巧,尝试更复杂的创作,如不同风格的图像生成。 学习如何优化图像生成的效果,如调整参数、选择合适的数据集等。 4. 第四周 探索 AI 变现的途径,了解如何将 AI 技术应用于实际项目中。 参与相关的社群讨论,与其他学习者交流经验。 第二个月: 1. 第一周 学习新的 AI 工具,如 Midjourney,并熟悉其操作和特点。 练习使用 Midjourney 进行文生图的创作,打磨提示词的使用技巧。 2. 第二周 深入研究 AI 在不同领域的应用案例,如证件照制作等。 尝试将所学的 AI 技术应用到实际项目中,如制作简单的证件照应用。 3. 第三周 总结前两个月的学习经验,查漏补缺,解决遇到的问题。 继续探索创新的 AI 应用方式和解决方案。 4. 第四周 对整个学期的学习成果进行评估和展示。 思考未来在 AI 领域的发展方向和进一步学习的计划。
2025-01-22
微信机器人最新教学
以下是一些微信机器人的相关教程: 共学版本:包含大多数教程内容,学完前三天就能做出不错的机器人,强烈建议学习。 Stuart:【入门级】教你用最简单的方式搭建微信机器人 马上观看看:通过云服务器,dify,智能微秘书来免费搭建微信机器人 Yaki:GPT/MJ 接入微信 DIN:全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手 熊猫大侠:基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤 大雨:轻松上手 Docker:一站式指南助你成为容器化技术高手 张梦飞:【保姆级教程】这可能是你在地球上能白嫖到的,能力最强的超级微信机器人!一步一图,小白友好 张梦飞:【保姆级】一步一图,手把手教你把 AI 接入微信
2025-01-20
教学AI工具
以下是为您提供的关于教学 AI 工具的相关信息: 4 岁儿童练习英语口语的 AI 工具: LingoDeer(https://www.lingodeer.com/):通过游戏和互动活动教学,提供多种课程,包括字母、数字、语法和词汇,还有家长仪表板可跟踪孩子进度和设置学习目标。 Busuu(https://www.busuu.com/):提供英语及多种语言课程,教学方法多样,有音频、视频课程和互动练习,具备社区功能可与其他孩子练习口语。 Memrise(https://www.memrise.com/):使用抽认卡和游戏教学,涵盖基本词汇到会话技巧,有社交功能可与朋友家人一起学习。 Rosetta Stone(https://www.rosettastone.com/):采用沉浸式教学法,让孩子在自然环境中学习英语,具有语音识别功能辅助发音。 Duolingo(https://www.duolingo.com/):免费的语言学习应用,课程游戏化,保持孩子的参与度。 为孩子选择时,需考虑年龄、兴趣和学习风格,还应考虑应用程序的功能和成本。 AI 摊主速成脑暴会: AI 娱乐与算命:包括 AI 算命、星盘、八字、人格测试、趣味算命、游戏化互动等,示例项目如 AI 算命(15 积分)、星盘解析等。 技术与工具教学:涵盖 Prompt 技巧、AI 工具安装、提示词优化、复杂模型训练、文档信息提取等,如 Prompt 技巧传授(10 积分)、MJ/Sd 出图(10 积分)等。 个性化小工具:有小红书账号文案、表情包、爆款名片生成、定制黄历、智能对话、内容分享等,例如小红书爆款文案(10 积分)、个人知识笔记(3 积分)等。 体验型项目:包括 AI 桌宠、人工智能体互动、数字人互动、项目商业模式咨询、AI 情感陪伴等,如桌宠体验(10 积分)、数字人体验(10 积分)等。 拜登签署的 AI 行政命令(2023.10.30): 在医疗保健领域推进负责任地使用 AI 以及开发平价救命药物,卫生与公众服务部将建立安全项目接收并处理涉及 AI 的危害或不安全医疗实践报告。 通过创建资源支持教育工作者部署支持 AI 的教育工具,塑造 AI 在教育方面的潜力,例如学校中的个性化辅导。 在支持工人方面,AI 改变了美国的工作和工作场所,总统指示采取以下行动:制定原则和最佳实践,以减轻对工人的危害并最大限度地发挥 AI 的益处,解决工作岗位流失、劳动标准、工作场所公平、健康和安全以及数据收集等问题;制作关于 AI 对劳动力市场潜在影响的报告,并研究和确定加强联邦对面临劳动力中断(包括来自 AI)的工人支持的选项。 在促进创新和竞争方面,确保美国继续在创新和竞争方面领先。
2025-01-19
微信超级AI知识助手教学(下)
以下是关于微信超级 AI 知识助手教学(下)的相关信息: 时间:12 月 11 日 20:00 () 内容:个人助手的微信多模态接入教学 讲师:@张梦飞
2025-01-14
人工智能赋能教学创新工作坊
以下是关于“智慧课程培育建设暨人工智能赋能教学创新工作坊”的相关信息: 举办时间:2024 年 9 月 20 日—9 月 23 日 举办地点:云南·昆明 举办方:知行教师发展平台 参与人员:苏永康(上海交通大学)、张翼然(湖南农业大学) 相关内容: 工具推荐:Bot.360.com 多模型竞技,选取最佳答案;用 heyGen 定制“数字分身”。 智慧课程设计方面:包括 AI 助力教学设计、生成式 AI 对课件制作与微课生成的变革、学情分析与作业测评中 AI 的引领作用、教育数字化转型中的人机协同创新、数据智能化中 AI 对数据收集与可视化的加速,以及案例分析与实践反馈。 学情分析与作业测评方面:主观题 AI 辅助批改的策略与实践,以及 Q&A AI 助力作业测评的未来想象,并分享了相关案例。 人工智能深度融入教学过程:由张翼然(湖南农业大学教育学院教育技术系副教授,拥有国家教学成果奖、国家级和省级精品在线课程、省级教学竞赛一等奖、省级金课,是苹果认证教师、技术派教师)进行讲解。
2025-01-11
有没有一种可以根据我的教学大纲生成一个课程海报的工具
以下为您介绍几种可以根据教学大纲生成课程海报的工具及相关操作: 1. COZE 应用: 访问地址:https://www.coze.cn/s/iDsBwYLF/ 功能包括生成教案、趣味课堂、课后作业、教案 PPT、作业批改等。 教案 PPT 内容基于前面生成的教学大纲,可能需要手动进行少许内容修正。 下载 PPT 可能需要充值。 2. 在线生图定制主题海报: 操作步骤: 选择模型,如例图 4 选择儿童>皮克斯。 输入画面描述,按主体+氛围+视角+画质的顺序输入关键词,可使用自选关键词,并用括号强调关键词。 选择画面大小,制作主题海报可选择 9:16 的宣传海报比例和 17283072 的分辨率。 进行其他设置,增加作图数量可一次性生成多幅图片方便挑选。 优化海报可使用可画(https://www.canva.cn/?displaycomoption=true)在线编辑。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-01-08
那深度学习是监督学习、无监督学习还是强化学习呢?又或者他们四个是并列的?
深度学习是一种方法,参照人脑有神经网络和神经元(因为有很多层所以叫深度)。神经网络可以用于监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是使用有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。无监督学习是学习没有标签的数据,算法自主发现规律,经典任务如聚类。强化学习是从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。所以深度学习与监督学习、无监督学习、强化学习不是并列关系,而是其应用的一种方式。
2025-01-21
机器学习的子领域包括: 监督学习,常用算法如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习,如聚类、降维等算法。 强化学习,那深度学习是哪一种啊
深度学习是机器学习的一个子领域。 在机器学习中,深度学习是一种利用深度神经网络来学习数据特征和模式的方法。 深度学习的特点包括: 1. 具有复杂的网络结构,如前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。 2. 能够自动从大量数据中提取高级特征。 深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
2025-01-21
深度强化学习
深度强化学习是强化学习与深度学习技术相结合的领域。 其起源于 20 世纪 90 年代,特点是通过试错学习最优行为策略,以最大化累积奖励。 技术方面,起初基于策略搜索和价值函数优化等算法,如 Qlearning 和 SARSA 是典型代表。随着深度学习兴起,深度神经网络与强化学习融合,产生了深度强化学习,如 AlphaGo 和 DQN 等就是显著成果。 深度强化学习的优势在于允许 Agent 在未知环境中自主探索和学习,无需人工明确指导,能够处理高维状态空间和连续动作空间,在游戏、机器人控制等领域有广泛应用潜力。 然而,深度强化学习也面临诸多挑战,包括漫长的训练周期、低下的采样效率以及稳定性问题,尤其在应用于复杂多变的真实世界环境时。 在实现上,如 DQN 是通过将神经网络和 Qlearning 结合,用函数而不是 Q 表来表示动作价值,利用均方误差设计 Loss Function,像 Qlearning 一样利用四元组进行训练。
2024-11-30
强化学习+开源代码
以下是关于强化学习的开源代码入门指南: 1. 基础知识准备: 若概率论和线性代数基础薄弱,可利用周末约一天时间学习相关课程,若不关注公式可忽略。 若机器学习基础为零,先看吴恩达课程,再以李宏毅课程作补充,若仅为入门强化学习,看李宏毅课程前几节讲完神经网络部分即可,此课程约需 25 小时。 2. 动手实践: 跟随《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》学习并写代码,入门看前五章,约 10 小时。 观看 B 站王树森的深度学习课程前几节学习强化学习基础知识点,约 5 小时。 3. 项目实践: 参考《动手学强化学习》(已开源 https://hrl.boyuai.com/),看到 DQN 部分,约十几小时。 模型构建:DQN 的网络模型采用一层 128 个神经元的全连接并以 ReLU 作为激活函数,选用简单的两层网络结构。 缓存区:需要一个缓存区来存放从环境中采样的数据。 训练函数:批量从缓存区获取数据,使用 DQN 算法进行训练。 主循环函数:在每个 episode 中,选择一个动作(使用 εgreedy 策略),执行该动作,并将结果存储在 replay buffer 中。训练完使用保存好的 model.pth 参数即可实际使用。 4. Qlearning 算法: 比如在状态 s1 上,根据 Q 值表选择行动,如发现向下行动 Q 值最大则向下走。获取 Q(s1,下)乘上衰减值 gamma(如 0.9)并加上到达下一个状态的奖励 R,作为“Q 现实”,之前根据 Q 表得到的是“Q 估计”。通过公式更新 Q(s1,下)的值,公式为:。 算法流程:初始化 Q,for 序列 e = 1 > E do: 用 ε Greedy 策略根据 Q 选择当前状态 s 下的动作 a,得到环境反馈的 r,s‘,得到初始状态 s,for 时间步 t = 1> T do: ,End for,End for。启动程序训练 100 次后可较好进行游戏。
2024-11-21
强化学习+开源代码
以下是关于强化学习的开源代码入门指南: 1. 基础知识准备: 若概率论和线性代数基础薄弱,可在周末约一天时间学习相关课程,若不关注公式可忽略。 若机器学习基础薄弱,先看吴恩达课程,再以李宏毅课程作补充,若仅为入门强化学习,看李宏毅课程前几节讲完神经网络部分即可,此视频课程约需 25 小时。 2. 动手实践: 跟随《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》动手学习概念并写代码,入门看前五章,约 10 小时。 观看 B 站王树森的深度学习课程前几节学习强化学习基础知识点,约 5 小时。 3. 项目实践: 参考《动手学强化学习》(已开源 https://hrl.boyuai.com/),看到 DQN 部分,约十几小时。 模型构建:DQN 的网络模型采用一层 128 个神经元的全连接并以 ReLU 作为激活函数,选用简单的两层网络结构。 数据缓存:需要一个缓存区来存放从环境中采样的数据。 训练函数:批量从缓存区获取数据,使用 DQN 算法进行训练。 主循环函数:在每个 episode 中,选择一个动作(使用 εgreedy 策略),执行该动作,并将结果存储在 replay buffer 中。训练完使用保存好的 model.pth 参数即可实际使用。 4. Qlearning 算法流程: 初始化 Q。 for 序列 e = 1 > E do: 用 ε Greedy 策略根据 Q 选择当前状态 s 下的动作 a,得到环境反馈的 r,s‘,得到初始状态 s。 for 时间步 t = 1> T do: End for。 End for。 例如,在当前智能体处于 s1 状态时,会在表中找最大 Q 值对应的行动。获取 Q(s1,下)乘上衰减值 gamma(如 0.9)并加上到达下一个状态时的奖励 R,作为现实中 Q(s1,下)的值(即“Q 现实”),之前根据 Q 表得到的 Q(s1,下)是“Q 估计”。有了“Q 现实”和“Q 估计”,可按公式更新 Q(s1,下)的值。公式中,α是学习率,γ是对未来 reward 的衰减值。启动程序训练 100 次后可较好地进行游戏。
2024-11-21
AI 打造个性化学习路径
以下是关于 AI 打造个性化学习路径的相关内容: 在教育领域,AI 的应用带来了颠覆性的改变。个性化学习平台通过集成算法和大数据分析,能实时跟踪学生学习进度、诊断学习难点并提供个性化建议和资源。例如 Knewton 平台,通过对数百万学生行为模式的分析,精准预测学习难点并提前给出解决方案,大幅提升学习效率。 AI 在自动评估方面也有显著进展,如利用自然语言处理技术的 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor 能自动批改作文和开放性答案题,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 智能辅助教学工具使课堂教学更丰富互动,如 AI 教师能引导对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 可创建定制学习内容。 在虚拟现实和增强现实方面,AI 技术不断推动边界。如 Labster 的虚拟实验室平台提供高科技实验室场景,让学生安全进行实验操作并得到即时反馈。 生成式人工智能在教学中的应用包括: 个性化学习计划:分析学生表现,根据知识差距和个人学习风格创建定制学习路径。 课程开发/学习沉浸:生成图像、文本和视频,转化为补充教育材料、作业和练习题。 社会互动/沟通:与新的 AI 工具结合,为学生提供更好的准备工具。 使用 AI 进行英语学习和数学学习的方法和建议: 英语学习: 利用智能辅助工具如 Grammarly 进行写作和语法纠错。 使用语音识别应用如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正。 借助自适应学习平台如 Duolingo 获得量身定制的学习计划和内容。 利用智能对话机器人如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟。 数学学习: 使用自适应学习系统如 Khan Academy 获取个性化学习路径和练习题。 借助智能题库和作业辅助工具如 Photomath 获得问题解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手如 Socratic 解答问题、获取教学视频和答疑服务。 参与交互式学习平台如 Wolfram Alpha 的课程和实践项目进行数学建模和问题求解。 通过结合 AI 技术和传统学习方法,能更高效、个性化地进行学习并取得更好效果。但需注意,部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-29
有什么AI社交产品做相亲交友服务吗?不是AI陪伴类,是AI分身促进真人交友的产品
目前在 AI 社交产品领域,有一些相关的探索和尝试。例如,某 AI 社交 APP 创始人认为,在社交场景中,核心分为陌生人社交和熟人社交。他们尝试过纯 AI 虚拟陪聊产品,但发现用户主要是年龄偏低的人群,商业价值相对较低,且可能被模型侵蚀。有效的用户留存来源于真实的人际关系,越接近熟人社交的场景,平台的用户留存能力越高。 同时,AI 赛道投资人认为,产品不应仅限于情感陪伴,应扩展为类人助手,解决理性严肃场景的问题解决和感性需求的满足。AI 社交软件的开发者认为,为用户打造数字分身、创造社交关系是有价值的,通过 AI Agent 可以在人与人之间创造新的社交关系,用户也愿意为这种新型社交互动支付相当的金额。但目前尚未有明确的专门以 AI 分身促进真人交友的成熟产品。
2024-12-03
扩展以下内容到500字:数智中医是中医药融入“一带一路”的抓手当前,充分融合互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能AI、区块链等数智技术对传统中医药服务进行全方位、全链条优化,提高全要素生产率,构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,助推重庆成为数智中医发展新高地。
数智中医作为中医药融入“一带一路”的重要抓手,在当今时代具有极其重要的意义。 如今,互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能 AI、区块链等数智技术蓬勃发展,为传统中医药服务带来了全新的机遇。通过充分融合这些先进技术,能够对传统中医药服务进行全方位、全链条的优化。这种优化涵盖了从检测到管理的各个环节,全面提升了服务的质量和效率。 在检测方面,借助先进的技术手段,可以更精准地获取患者的身体状况信息,为后续的诊断提供更可靠的数据支持。诊断环节则因数智技术的融入而更加准确和高效,能够快速识别病症的根源。治疗过程中,数智技术能够辅助医生制定更个性化、更科学的治疗方案,提高治疗效果。 评价环节也得以创新,能够更全面、客观地评估治疗效果和患者的康复情况。而在管理方面,数智技术有助于实现对医疗资源的合理调配和高效管理,提高整个医疗服务体系的运行效率。 构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,是推动数智中医发展的重要举措。这些示范机构将成为展示数智中医成果的窗口,吸引更多的关注和投入。同时,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,能够形成一个良性循环,不断提升服务水平和质量。 促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,对于推动中医药走向世界具有关键作用。通过国际合作,可以吸收借鉴其他国家的先进经验和技术,进一步完善数智中医体系。这将有助于提升我国中医药在国际上的影响力,为全球健康事业贡献中国智慧和力量。 重庆作为一个具有发展潜力的地区,有望借助数智中医的发展,成为这一领域的新高地,引领行业的发展潮流,为当地乃至全国的中医药事业注入新的活力。
2024-08-12
扩展以下内容到500字:数智中医是中医药融入“一带一路”的抓手当前,充分融合互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能AI、区块链等数智技术对传统中医药服务进行全方位、全链条优化,提高全要素生产率,构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,助推重庆成为数智中医发展新高地。
数智中医作为中医药融入“一带一路”的重要抓手,在当前的时代背景下具有极其重要的意义。 如今,互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能 AI、区块链等数智技术蓬勃发展,为传统中医药服务带来了前所未有的机遇。通过充分融合这些先进技术,能够对传统中医药服务进行全方位、全链条的优化。这种优化涵盖了从患者的检测环节,利用先进的设备和算法,更精准地获取身体状况的信息;到诊断环节,借助大数据分析和人工智能的辅助,提高诊断的准确性和效率;再到治疗环节,依据患者的个体差异制定个性化的治疗方案;以及评价环节,通过科学的指标和数据分析,客观评估治疗效果;最后到管理环节,实现对医疗资源的合理调配和患者的全程跟踪管理。 构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,是推动数智中医发展的重要举措。这些示范机构将成为展示数智中医成果的窗口,吸引更多的关注和投入。同时,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,能够形成一个完整、高效的医疗服务体系,为患者提供更优质的医疗体验。 促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,对于推动中医药走向世界具有关键作用。加强国际合作,可以引入国外的先进技术和理念,同时也能将我国的中医药文化和数智中医成果推广出去。这不仅有助于提升我国在中医药领域的国际影响力,还能为全球医疗健康事业贡献中国智慧和中国方案。 重庆作为一个具有发展潜力的城市,有望借助数智中医的发展契机,成为数智中医发展的新高地。通过政策支持、人才培养、技术创新等多方面的努力,重庆能够在数智中医领域取得显著成就,为中医药事业的繁荣发展注入新的活力。
2024-08-12
扩展以下内容到500字:数智中医是中医药融入“一带一路”的抓手当前,充分融合互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能AI、区块链等数智技术对传统中医药服务进行全方位、全链条优化,提高全要素生产率,构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,助推重庆成为数智中医发展新高地。
2024-08-12
扩展以下内容:数智中医是中医药融入“一带一路”的抓手当前,充分融合互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能AI、区块链等数智技术对传统中医药服务进行全方位、全链条优化,提高全要素生产率,构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,助推重庆成为数智中医发展新高地。
数智中医乃是中医药融入“一带一路”的关键着力点。在当下,将互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能 AI、区块链等数智技术进行充分融合,对传统的中医药服务展开全方位、全链条的优化工作,全力提升全要素生产率。构建一系列示范中医医疗机构、中医馆以及中医健管中心,积极创新数智中医在“检测、诊断、治疗、评价、管理”方面的新中医服务闭环模式,大力促进数智中医“产学研用”的国际合作以及产业发展,有力助推重庆成为数智中医发展的全新高地。
2024-08-12